Aug, 2023

视角鸟瞰语义分割的半监督学习

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TL;DR本文提出了一种新颖的半监督框架，用于通过利用未标记的图像在训练过程中提高视觉鸟瞰（BEV）语义分割的性能，包括使用一致性损失约束模型在语义预测和 BEV 特征上，以及一种名为联合旋转的新颖且有效的数据增强方法，在保持前视图像与 BEV 语义分割之间的几何关系的同时扩充数据集。对 nuScenes 和 Argoverse 数据集进行的大量实验证明了我们的半监督框架可以有效提高预测准确性。据我们所知，这是第一项利用未标记数据改进视觉 BEV 语义分割性能的工作，代码将公开提供。
visual bird's eye viewsemantic segmentationsemi-supervised frameworkconsistency lossdata augmentation
发现论文，激发创造
  • LetsMap：无监督语义 BEV 地图的表示学习

    该研究提出了一种无监督学习方法，从单眼正视图像生成语义鸟瞰地图，以在自动驾驶的各种决策任务中提供强大的遮挡推理能力，其使用了 1% 的标注数据和无额外标记数据，在 KITTI-360 和 nuScenes 数据集上表现与现有最先进的方法相当。

    May, 2024

  • 使用几何和语义点云进行鸟瞰图语义分割

    本文介绍了使用车载摄像头拍摄的 RGB 图像进行鸟瞰视角像素级别的物体语义分割的方法，为了解决这个问题，提出了一种新的两阶段感知管道，它明确预测像素深度，并将它们与像素语义结合起来进行有效的推断，同时，使用抽象的高层几何特征进行转移学习，方法能够提高 24% 的 mIoU。

    Jun, 2020

  • SkyEye: 自监督鸟瞰视角语义地图的建立，使用单目正视图像

    本研究提出了一种自我监督的方法，可以利用来自前方视图的单个单目图像，生成 Bird's-Eye-View（BEV）语义地图，用于自动驾驶。该方法包括两种自我监督模式：隐式监督和显式监督。实验证明，这种自我监督方法在使用较少的直接监督的情况下可以达到与全监督方法相当的效果。

    Feb, 2023

  • 通过任务分解提高鸟瞰图语义分割

    将鸟瞰视图中的语义分割任务分解为 BEV 地图重建和 RGB-BEV 特征对齐两个阶段，通过将 RGB 输入图像映射到第一阶段的 BEV 潜在空间，并在特征级别上直接优化两个视图之间的相关性，实现了复杂和具有挑战性场景的有效处理。

    Apr, 2024

  • BEVSegFormer: 任意相机架构的鸟瞰视角语义分割

    本文介绍了 BEVSegFormer，一种有效的基于转换器的方法，用于从任意摄像机装置进行 BEV 语义分割。

    Mar, 2022

  • SG-BEV：卫星导航 BEV 融合用于跨视图语义分割

    该论文介绍了一种用于卫星和街景图像对的细粒度建筑属性分割的新方法，通过引入鸟瞰图方法解决了传统方法中建筑物立面特征获取的局限性，并通过新的卫星引导的投影模块优化了传统方法中特征分布不均匀的问题。该方法在来自多个城市的四个跨视图数据集上取得了显著的改进，与最先进的基于卫星和跨视图的方法相比，平均 mIOU 提高了 10.13% 和 5.21%。

    Apr, 2024

  • 基于混合二维语义场景生成的 LiDAR 三维物体检测

    本研究提出了一种将三维环境的语义和几何以二维形式编码的场景表示法，并使用辅助网络预测显式和隐式语义概率的组合作为更好的 BEV 特征学习的密集监督信号，实验证明该设计可以轻松集成到大多数先进的三维物体检测器中，并始终改善基线模型。

    Apr, 2023

  • SA-BEV: 多视角 3D 目标检测中生成语义感知鸟瞰特征

    本文介绍了一种 Semantic-Aware BEV Pooling (SA-BEVPool) 的方法，通过语义分割图像特征来过滤背景信息，并将图像特征转化为语义感知的 BEV 特征。同时，提出了一种与语义感知 BEV 特征相匹配的有效数据增强策略 BEV-Paste。此外，设计了一个多尺度交叉任务头（MSCT），结合特定任务和交叉任务的信息来更准确地预测深度分布和语义分割，进一步提高语义感知 BEV 特征的质量。最后，将这些模块整合到一个新的多视角 3D 目标检测框架 SA-BEV 中，在 nuScenes 数据集上达到了最先进的性能。

    Jul, 2023

  • 多装载车辆摄像头图像转换成鸟瞰视角语义分割图像的 Sim2Real 深度学习方法

    该论文提出了一种使用多个车载摄像头获取 360 度鸟瞰图像的方法，并利用神经网络进行分割和预测，以解决单目摄像头在环境感知中的距离估计问题。该方法包括一个语义分割和遮挡区域预测步骤，通过合成数据训练神经网络，实现了对真实世界数据的普遍适用。与透视变换法相比，该方法在合成数据实验中表现出了优越性。

    May, 2020

  • CoBEVT：稀疏 Transformer 的合作俯视图语义分割

    本文提出了 CoBEVT，这是一个通用的多代理多摄像头感知框架，能够协同生成 BEV 地图预测。在 V2V 感知数据集 OPV2V 上的广泛实验表明，CoBEVT 实现了合作 BEV 语义分割的最先进性能。此外，CoBEVT 还可应用于其他任务，包括单代理多摄像头的 BEV 分割和多代理 LiDAR 系统的 3D 对象检测，实现了实时推理速度和最先进的性能。

    Jul, 2022